1.1°) Pourquoi les fourmis ?

Chaque individu de la colonie est à priori indépendant et n’est pas supervisé d’une manière ou d’une autre. Ce concept est appellé Hétérarchie (s’opposant à la Hiérarchie), chaque ndividu est aidé par la communauté dans son évolution et en retour il aide au bon fonctionnement de celle-ci. En observant une colonie de fourmis à la recherche de nourriture dans les environs du nid, on s’aperçoit qu’elle résoud des problèmes tels que celui de la recherche du plus court chemin. Les fourmis résolvent des problèmes complexes par des mécanismes assez simples a modéliser. Il est ainsi assez simple de simuler leur comportement par des algorithmes.

1.2°) Comportement des fourmis

En marchant du nid à la source de nourriture (ce qui dans un premier temps se fait essentiellement de façon aléatoire), les fourmis déposent au passage sur le sol une substance odorante appelée phéromones. Cette substance permet ainsi donc de créer une piste chimique, sur laquelle les fourmis s’y retrouvent. Les phéromones ont un rôle de marqueur de chemin : quand les fourmis choisissent leur chemin, elles ont tendance à choisir la piste qui porte la plus forte concentration de phéromones. Ce comportement permet de trouver le chemin le plus court vers la nourriture lorsque les pistes de phéromones sont utilisées par la colonie entière. Autrement dit, lorsque plusieurs chemins marqués sont à la disposition d’une fourmi, cette dernière peut connaitre le chemin le plus court vers sa destination.

1.3°) Points communs algorithme/fourmis réel

Colonie d’individus coopérants : Comme pour les fourmis réelles, une colonie virtuelle est un ensemble d’entités non-synchronisés, qui se rassemblent ensemble pour trouver une "bonne" solution au problème considéré. Chaque groupe d’individus doit pouvoir trouver une solution même si elle est mauvaise.

Pistes de phéromones : Ces entités communiquent par le mécanisme des pistes de phéromone. Cette forme de communication joue un grand rôle dans le comportement des fourmis. Son rôle principal est de changer la manière dont l’environnement est perçu par les fourmis, en fonction de l’historique laissé par ces phéromones :

• Évaporation des phéromones. La méta-heuristique ACO comprend aussi la possibilité d’évaporation des phéromones. Ce mécanisme permet d’oublier lentement ce qui s’est passé avant. C’est ainsi qu’elle peut diriger sa recherche vers de nouvelles directions, sans être trop contrainte par ses anciennes décisions.
• Recherche du plus petit chemin. Les fourmis réelles et virtuelles partagent un but commun : recherche du plus court chemin reliant un point de départ (le nid) à des sites de destination (la nourriture). Cette algorithme peut également être utiliser par rechercher des cycle hamiltonien dans un graph plus ou moin complet.
• Deplacement locaux. Les vraies fourmis ne sautent pas des cases, tout comme les fourmis virtuelles. Elles se contentent de se déplacer entre sites adjacents du terrain.
• Choix aléatoire lors des transitions. Lorsqu’elles sont sur un site, les fourmis réelles et virtuelles doivent décider sur quel site adjacent se déplacer. Cette prise de décision se fait au hasard et dépend de l’information locale déposée sur le site courant. Elle doit tenir compte des pistes de phéromones, mais aussi du contexte de départ (ce qui revient à prendre en considération les données du problème d’optimisation combinatoire pour une fourmi virtuelle).